marin：开源框架助力基础模型研究

marin：开源框架助力基础模型研究

marin 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/marin

项目介绍

在现代人工智能领域，基础模型（Foundation Model）的研究和开发已经成为技术革新的关键。为了简化这一复杂过程，开源框架 marin 应运而生。marin 致力于提供一套完整的工具，用于研究和开发能够处理多种任务的大型语言模型，如 Llama、DeepSeek、Qwen 等。该框架的核心特色是 可重现性：从原始数据到最终模型的每一步都被记录下来，包括失败的实验，确保整个研究过程透明。

项目技术分析

marin 框架的设计理念是模块化与可扩展性。它允许研究人员通过定义一系列依赖关系的步骤来构建复杂的实验。这些步骤按照拓扑顺序执行，类似于 Makefile 的工作方式。框架不仅支持数据清洗、转换、过滤、分词、训练和评估等基本任务，还能轻松扩展到更大的数据集和模型。

在技术实现上，marin 提供了默认的配置和执行器，以及用于定义训练配置的接口。它允许研究人员根据需要配置硬件资源、训练批次大小、训练步骤、学习率、权重衰减等参数。

项目技术应用场景

marin 的主要应用场景是训练语言模型，包括但不限于：

• 数据预处理：自动处理和准备数据集，为模型训练做好准备。
• 模型训练：利用框架提供的工具和配置，高效地训练语言模型。
• 性能评估：通过内置的评价 harness，评估模型的性能，并确保结果的准确性。
• 实验管理：记录和追踪实验的每一步，确保实验的可重现性和透明性。

marin 已经被用于训练超过 80 亿参数的开源模型，该模型在性能上超过了 Llama 3.1 8B。项目的文档详细记录了这一过程，供有兴趣的研究人员学习和借鉴。

项目特点

1. 可重现性

marin 的设计确保了实验的每一步都能被精确记录，无论是成功还是失败的实验，都能为研究人员提供宝贵的信息。

2. 易用性

框架提供了丰富的默认配置和示例，即使是初学者也可以快速上手并开始训练自己的模型。

3. 扩展性

marin 能够支持从小型模型和数据集到大型的多节点 GPU 训练，为研究人员提供了极大的灵活性。

4. 社区支持

marin 拥有一个活跃的社区，研究人员可以在社区中交流心得，共同进步。

下面是一个使用 marin 训练小型语言模型的示例脚本：

from experiments.defaults import default_tokenize, default_train
from experiments.llama import llama3_tokenizer, llama_nano
from experiments.simple_train_config import SimpleTrainConfig
from marin.execution.executor import executor_main
from marin.resources import CpuOnlyConfig

# 选择数据集
tinystories_hf_id = "roneneldan/TinyStories"

# 数据集分词
tinystories_tokenized = default_tokenize(
    name=tinystories_hf_id,
    dataset=tinystories_hf_id,
    tokenizer=llama3_tokenizer,
)

# 定义训练配置
nano_train_config = SimpleTrainConfig(
    resources=CpuOnlyConfig(num_cpus=1),
    train_batch_size=4,
    num_train_steps=100,
    learning_rate=6e-4,
    weight_decay=0.1,
    max_eval_batches=4,
    use_default_validation=False,
)

# 训练模型
nano_tinystories_model = default_train(
    name="marin-nano-tinystories",
    tokenized=tinystories_tokenized,
    model_config=llama_nano,
    train_config=nano_train_config,
    tags=["llama", "nano", "tinystories", "tutorial"],
    eval_harness_tasks=[],
)

if __name__ == "__main__":
    executor_main(steps=[
        nano_tinystories_model,
    ])

通过上述示例，我们可以看到 marin 如何通过定义一系列的步骤来简化模型训练过程。无论是小型模型还是大型模型，marin 都能提供出色的支持。

总之，marin 是一个强大的开源工具，它为研究人员提供了一种高效、可扩展且易于使用的方法来研究和开发基础模型。通过加入 marin 社区，研究人员可以共同推动人工智能技术的发展。

marin 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/marin